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先解释一下，“独立具身数据服务商”的筛选标准有三条：不做通用机器人本体，不训练具身模型，具身数据为核心业务。

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Tina就是从那时候一路看过来的。

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部分论文可能只提供零散的启发，企业需要用第一性原理把潜在路径排列出来，再用大量实验逐一验证。

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因此，公司成立后我们很快调整了策略，决定亲自下场自研本体。

我们在2021、2022年开展的model-based RL（基于模型的强化学习）、RPG和TD-MPC等研究工作，核心就已经涉及这些问题。

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」 评测显示，Inkling明显弱于GLM、Kimi等中国开源模型。

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因此，美团做大模型的起点并不局限于和已有商业生态结合，而在于攀登模型能力的最前沿。

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我觉得他说得对。

但可以参考大语言模型的锚点：LLM可以吃掉整个互联网现成的语料，机器人需要的数据却只能一条一条采。

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此外，根据国家统计局公布的2026年1~5月社会消费品零售数据，1~5月烟酒类零售总额为3016亿元，同比增长13.4%。

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都直接指向一个核心问题：生态不断加码扩容。

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如果把AI芯片比作发动机，那AI软件栈就是「变速箱+传动系统+驾驶系统」。

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再来看一个场景：线束插头柔性抓取和精密装配。

现状5：全行业年产能160万至180万小时，短期目标扩大15到20倍 现有具身数据产能是多少？离市场需求还有多少差距？ 量子位不完全统计，具身数据行业现有年产能为：160万至180万小时+7000万至8000万条。